Análisis de componentes principales en Python y MATLAB

Embárquese en una exploración de la transformación de datos en este curso de ciencia de datos. Le damos la bienvenida al inmersivo mundo del análisis de componentes principales (PCA). Este curso transformador profundiza en las complejidades de la PCA, y proporciona la clave para descubrir las dimensiones ocultas de los datos. La PCA reina en el ámbito del aprendizaje automático sin supervisión y nos guía a través de la reducción de la dimensionalidad y la selección de funciones, lo que la convierte en una herramienta útil

Nuestro recorrido se desarrolla a través de tres módulos dinámicos. El primero le ayuda a comprender la esencia de la PCA, sus poderes y promesas. A continuación, analizaremos los fundamentos teóricos y la elegancia matemática que hay detrás de la PCA. Nuestro segundo módulo explica cómo Python y NumPy unen sus fuerzas para ayudarte a superar los misterios de la PCA sin tener que recurrir a bibliotecas específicas. Luego abordamos los conjuntos de datos del mundo real, desde el iris hasta los dígitos escritos a mano, empleando los poderes de scikit-learn. Por último, el tercer módulo de este curso de ciencia de datos lo invita a adentrarse en el ámbito de MATLAB, donde la magia de la PCA sigue manifestándose

Cuando el curso llegue a su fin, obtendrá un conocimiento complejo de la PCA. No solo podrá explicar los matices de la PCA, sino que también podrá utilizar sus nuevas habilidades para aplicarlas a todos los conjuntos de datos de Python y MATLAB. El curso explica cómo crear conjuntos de datos adaptados a algoritmos específicos, lo que le permitirá recopilar datos aleatorios estructurados para la experimentación. Al dominar el mundo visual, adquirirás la delicadeza necesaria para trazar datos bidimensionales y esculpir su apariencia a través de una sinfonía de parámetros funcionales. Sumérjase en la PCA con nosotros y lleve sus habilidades en ciencia de datos